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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差) D* g3 l8 ]& T3 }8 s5 B1 R1 g6 a0 t
Absolute number, 绝对数
4 i3 K# D: f% e  D, {Absolute residuals, 绝对残差
8 N' I1 Y# {* T0 n& k( EAcceleration array, 加速度立体阵' Q/ l4 e% `; C1 h9 \  _
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
/ O  J- w( T( p, f" mAcceleration normal, 法向加速度
/ m, W9 ~; E+ i% y. XAcceleration space dimension, 加速度空间的维数5 o2 S9 y- b: [- _0 H
Acceleration tangential, 切向加速度
0 `( H2 N" p( j" H6 aAcceleration vector, 加速度向量
3 l0 M# U! x3 {5 l$ A8 BAcceptable hypothesis, 可接受假设
0 ?' o7 p- i0 |Accumulation, 累积2 _% r' `7 k/ X1 O! y; ~' [1 f
Accuracy, 准确度
8 @8 f+ o# V8 x4 W. mActual frequency, 实际频数
5 A% [+ A9 l+ M7 K) A4 oAdaptive estimator, 自适应估计量
6 p$ v5 [% J% O/ _4 n% Q: bAddition, 相加
+ H6 V5 m8 i6 e3 cAddition theorem, 加法定理2 ^5 {. ^$ ?0 h# v3 H' [, k* v+ v5 ?
Additivity, 可加性- Q0 C8 G# H$ `5 r8 ~
Adjusted rate, 调整率$ ?% O* \  k& X0 s1 I  l( Q
Adjusted value, 校正值0 D& ^$ K% Z# T( h; A
Admissible error, 容许误差/ L. _7 }* D4 q- F7 {0 u1 c* R
Aggregation, 聚集性& n% H' V* ?3 r: N- U$ w% O3 a4 y* F. o- Z
Alternative hypothesis, 备择假设
6 q7 t% y( ?& BAmong groups, 组间
7 }3 _, M$ i* B* m8 A8 k/ K9 {Amounts, 总量
! {% u, e. Z* c6 [: n. ~Analysis of correlation, 相关分析
3 R, }4 v( h$ Z: T6 `7 A% }Analysis of covariance, 协方差分析
) [  R0 Q( v  a, w0 `2 rAnalysis of regression, 回归分析
, F) h" ^6 ^) gAnalysis of time series, 时间序列分析1 V) \, ]. H: n6 K- h
Analysis of variance, 方差分析
3 y+ ~, r. G9 f, F7 r$ [Angular transformation, 角转换/ S! u' [' W6 ~
ANOVA (analysis of variance), 方差分析# ^% y4 L8 j- b. z
ANOVA Models, 方差分析模型. I# ?6 C1 B1 G7 w
Arcing, 弧/弧旋
! w/ s& i8 @. b+ D9 sArcsine transformation, 反正弦变换+ T6 y2 \+ M) o% ?+ ?9 `' f9 o$ x
Area under the curve, 曲线面积( G# w) V7 t* ?1 m
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
9 T7 S" Y( Y1 l/ f3 a# t$ q) FARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
2 ]* l( H6 m3 l6 sArithmetic grid paper, 算术格纸7 N1 Z4 x0 {, }5 q5 h
Arithmetic mean, 算术平均数3 X$ C4 N% g0 h* G
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系0 g4 {" B( s! n' U; C4 p/ |% X& F: h
Assessing fit, 拟合的评估
1 w0 O: f! X8 [" FAssociative laws, 结合律
7 v6 ?9 c1 @" G7 S  r" ~Asymmetric distribution, 非对称分布4 x- ~/ m, H1 a9 E0 j2 g2 f: N
Asymptotic bias, 渐近偏倚
% V: T! I9 q0 s5 o7 [- CAsymptotic efficiency, 渐近效率
7 J, @- [) x, f3 LAsymptotic variance, 渐近方差: u7 t$ V( n2 [) m3 }
Attributable risk, 归因危险度
$ I+ \) u, X! b+ \# Y' o  S% hAttribute data, 属性资料8 T0 n% W- \" `) u' g, z# F
Attribution, 属性- V' Q7 [2 P; k$ w
Autocorrelation, 自相关$ V: g0 }4 F* d1 g
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
4 K/ E# h$ p2 Y1 K; o! V5 Y2 uAverage, 平均数
8 u' w* G2 F1 v% i) D) ~8 G4 Y/ MAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
+ J% {/ {0 P; _4 a1 u! X0 [Average growth rate, 平均增长率% q% D% T* F0 F+ _$ R/ V+ Y) V" \4 r
Bar chart, 条形图
6 `7 U& `& n& t6 YBar graph, 条形图/ ?; P) P  m8 ]* x. D7 B  W
Base period, 基期
: T9 C! z' L' D3 XBayes' theorem , Bayes定理2 @5 E9 v" }# G8 i
Bell-shaped curve, 钟形曲线5 I' ~& x) ^" `
Bernoulli distribution, 伯努力分布0 V5 M5 o/ s  F  F8 S
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
% k- a* S" H9 f- Q3 A: [" pBias, 偏性" f1 A* O) o' z2 ~
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
- z" B: O+ s& v1 hBinomial distribution, 二项分布
  Z. m, R6 U7 Y7 n* OBisquare, 双平方9 ]3 v; k$ ^0 z: h( i- T1 j
Bivariate Correlate, 二变量相关
4 I1 K/ d2 w# v( ^8 o2 L/ pBivariate normal distribution, 双变量正态分布# U* o# i# G6 ^* v! L8 u: Q
Bivariate normal population, 双变量正态总体
. ]; ^2 E$ k5 @) c8 b/ hBiweight interval, 双权区间3 x* O( ^4 o( f. i/ Z8 n
Biweight M-estimator, 双权M估计量9 _- O7 }. z; D  n3 ]
Block, 区组/配伍组
8 Q. F  H# @: H& W6 D) PBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
$ g. @- G' d# Z6 Y  ?: ZBoxplots, 箱线图/箱尾图# ~7 U5 y2 o% _
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点$ v% r& _" ^- r# e
Canonical correlation, 典型相关
, I8 D# {4 S/ m  J0 k. X" E3 e* j4 ECaption, 纵标目/ _  L0 \# h7 q# g! e
Case-control study, 病例对照研究
- B7 [2 i/ J" S, Q  x% vCategorical variable, 分类变量. Y( @5 a! ^' |! M! ~9 N% V
Catenary, 悬链线
) ~2 @2 G; n5 ?$ w9 E. @Cauchy distribution, 柯西分布% |) M+ ~) Y5 L8 A: R3 S
Cause-and-effect relationship, 因果关系% {, T5 T7 l7 I2 m  m  o
Cell, 单元
  l; f* X& j2 |+ B& j, V7 ?. J8 [Censoring, 终检
, ]% q8 o' t' l- a6 C( s' WCenter of symmetry, 对称中心
' T1 O& _2 u  F7 ~9 B, v6 }Centering and scaling, 中心化和定标/ ?) w4 ^7 M( z- a
Central tendency, 集中趋势0 F* v$ V0 Q* T0 R+ h3 R; M
Central value, 中心值
3 R  ^, c  F8 cCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测1 P$ _8 ?6 U, n! t% Z" C# B
Chance, 机遇; T; L6 j6 ?, `9 A
Chance error, 随机误差
  r2 L  f( s, r& r0 M% b4 s) cChance variable, 随机变量
0 S% a+ N, c) T. ]; M8 Y* ~Characteristic equation, 特征方程$ W1 r! s! G( _" H
Characteristic root, 特征根
3 `+ [1 l+ C2 U+ dCharacteristic vector, 特征向量" p4 M6 y" R: j: [  Y
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则+ J! w/ D0 ]8 ^, m) ^
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
7 P( f1 o7 z7 CChi-square test, 卡方检验/χ2检验
9 n9 E  I6 z. L8 K7 U% o+ i, w/ dCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
6 m: I. W' G2 L" h9 FCircle chart, 圆图
& [* I8 v/ h7 p$ r5 [. {' aClass interval, 组距5 h+ n+ A: s& Q; A# ?6 o- r
Class mid-value, 组中值
% K! e8 ^, o3 R$ U( nClass upper limit, 组上限" ?8 w2 s4 x0 T1 |
Classified variable, 分类变量6 a( h- O" d& l" Y4 v
Cluster analysis, 聚类分析
0 Z7 i" |1 }! z+ ]: U( ECluster sampling, 整群抽样& ?2 i5 f' m( ^# a
Code, 代码
: Y) ^" l  }- y+ @8 v. `Coded data, 编码数据
3 s6 A7 J) b9 B9 f7 [/ Q0 S! _9 }Coding, 编码
4 g1 E. v9 g% g4 N1 Z- {  Z/ UCoefficient of contingency, 列联系数
+ U! R* y2 R8 u- `1 iCoefficient of determination, 决定系数
" @$ x, ^; s. x3 p9 }Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
) \0 J* j% l5 Q* p2 z+ fCoefficient of partial correlation, 偏相关系数1 d" v# @. M( {
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
$ c9 }+ N5 y+ k. V( JCoefficient of rank correlation, 等级相关系数( {3 I. M' J) i, E5 X' b
Coefficient of regression, 回归系数7 i. ]2 n9 W& i; @0 J: S
Coefficient of skewness, 偏度系数! H, e3 B$ ^+ ?* @4 E' W! ?
Coefficient of variation, 变异系数
1 p5 k9 x- [$ I8 S4 CCohort study, 队列研究
; Q1 H9 X: G; QColumn, 列
( Z) U' S$ n' u; R* u5 W% cColumn effect, 列效应
  {$ k3 d% C0 v/ r6 o" B2 W1 lColumn factor, 列因素. _$ a1 M8 ?; Q, E$ B6 i1 c, Q
Combination pool, 合并2 Z/ c, c" X$ B, U! l
Combinative table, 组合表0 k7 C. [6 ?/ a/ u( I
Common factor, 共性因子
; n0 V9 l$ s. {Common regression coefficient, 公共回归系数, B+ F8 y$ B- r1 u: f  U5 \# U
Common value, 共同值# w& s* e1 ^6 @. K* E
Common variance, 公共方差! ]! D# N8 q( e; x6 `' n
Common variation, 公共变异
3 v( E: ?* M! p; r0 `Communality variance, 共性方差0 o% S$ M/ c3 o* Z$ y; d) r
Comparability, 可比性) q0 C; t% T0 _  E" [/ ^" ?8 b. B
Comparison of bathes, 批比较9 b$ _, x# }9 y! I* o
Comparison value, 比较值  R5 x# N) J5 `. ~; C7 N
Compartment model, 分部模型
  v! H- T2 N3 @2 pCompassion, 伸缩& N% ?9 R  K+ `$ p
Complement of an event, 补事件& V5 H/ L. f$ Z1 x0 c+ R. J8 p
Complete association, 完全正相关
0 j5 H2 m9 W+ m; c5 F7 }! v8 wComplete dissociation, 完全不相关7 l6 w+ ]' ?/ k* G* t
Complete statistics, 完备统计量
1 Q( T  w$ [4 q5 Z/ j# u4 E# C! QCompletely randomized design, 完全随机化设计, c/ p( m. P: M5 a! J' s
Composite event, 联合事件9 |$ |2 g( y; l/ H
Composite events, 复合事件
9 U) i, s1 `+ C9 |/ ?) _: vConcavity, 凹性& W1 d, `! }2 [: c( K* M: ^
Conditional expectation, 条件期望" \3 k, B* p/ H% G2 y
Conditional likelihood, 条件似然
: @  W% o- R. T9 I: C8 V8 zConditional probability, 条件概率4 `/ O+ q6 X6 B7 h
Conditionally linear, 依条件线性9 D1 P4 p- [3 B# |1 R, K
Confidence interval, 置信区间6 d, d' _! A4 \% {
Confidence limit, 置信限" Y+ _* n3 t7 \8 }
Confidence lower limit, 置信下限
  @+ ~0 ?1 u- ^7 }4 N9 FConfidence upper limit, 置信上限
) i7 L2 x/ x4 x, I+ uConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析( A2 {: R. q8 t. b$ c" `/ K5 M
Confirmatory research, 证实性实验研究
5 Q  b9 x0 n- B7 F: ]' m; ^Confounding factor, 混杂因素
: p) c. m1 b" M' CConjoint, 联合分析3 v- l( y/ I/ ^6 P
Consistency, 相合性
, E. f( z  O  `+ |4 y- zConsistency check, 一致性检验) x% ^0 q/ O7 D1 R0 {3 s* c( {
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 O9 o" s& d  V- F  ~; b8 {
Consistent estimate, 相合估计; |# e: I$ c8 z+ o0 K$ {9 `
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归% v; h  Y) o) b
Constraint, 约束
( {7 ?# p- f( F6 m0 n6 m; ?; ]Contaminated distribution, 污染分布) ]3 \9 t$ O! J. B1 f9 \" \3 c
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
, l  T/ b, Q: cContaminated normal distribution, 污染正态分布5 r* {' }7 v1 C  y2 u) A
Contamination, 污染- L$ L! O8 H8 R$ l: M9 r$ q+ f! ^
Contamination model, 污染模型
, k$ v. a5 ^% t1 c  PContingency table, 列联表1 Z' P9 F! s: T8 Q* V: c
Contour, 边界线( r8 L) ^3 b0 c  F3 a
Contribution rate, 贡献率+ P0 ~- |# S/ \& h3 p/ V3 w
Control, 对照
- q& V( b& [5 U2 T4 q# P. u3 Q( D$ MControlled experiments, 对照实验
1 ]0 W( e% K7 U, dConventional depth, 常规深度! v- Y1 s$ \/ c- x/ Z* _! o
Convolution, 卷积# a4 A" \* `: L
Corrected factor, 校正因子
# v5 o- g  s  M5 yCorrected mean, 校正均值
6 K. @6 M3 Q) u8 X0 J+ j# c& l% HCorrection coefficient, 校正系数( E6 ?- U1 [% F, Z) ~! e: l' C& {
Correctness, 正确性% `' O/ f: K! [0 I" E3 _) s
Correlation coefficient, 相关系数
& O6 }3 ?- |$ d  f) l, r# _Correlation index, 相关指数
# X% N! b) Y. \/ I+ SCorrespondence, 对应; z/ Y* X2 t# i% G/ b
Counting, 计数
6 J- E, O6 R& ?5 @1 R+ @$ t( T! jCounts, 计数/频数& N3 m( r" W# A1 B; ?
Covariance, 协方差
0 s& e* ]; R0 |- ]$ ICovariant, 共变 7 j. C* o3 i' }: c8 Q+ N
Cox Regression, Cox回归
& R. M9 k0 C7 g2 tCriteria for fitting, 拟合准则
2 M* [, _8 L5 R, A( _9 X/ v8 u- L" zCriteria of least squares, 最小二乘准则; a2 [/ k# {: T" G8 [0 W. m
Critical ratio, 临界比
7 r. N! p$ e9 Y6 M  q1 M3 _6 nCritical region, 拒绝域, H. c' y' R$ O% W& Q
Critical value, 临界值1 V/ R7 u5 x) f1 c
Cross-over design, 交叉设计
- R6 `& y8 f) Q7 [Cross-section analysis, 横断面分析
4 J; w3 s% d! r2 s  Y% @: e8 OCross-section survey, 横断面调查
) }/ t, |+ w& G' hCrosstabs , 交叉表 * n: e/ m& b( C* k
Cross-tabulation table, 复合表% x1 r% o% o7 y2 F9 |
Cube root, 立方根
6 L: D4 j( }0 ]3 R: i) d  ?1 f" {Cumulative distribution function, 分布函数
3 W7 s( B$ k' s+ i  w9 L" U$ NCumulative probability, 累计概率
# i- s: T8 ^+ Z' ~3 T  _Curvature, 曲率/弯曲
5 O) b' |- l  T. v* GCurvature, 曲率
* _- ]6 R& v; i  @Curve fit , 曲线拟和
* ]7 k% n! m! ZCurve fitting, 曲线拟合
+ a  D+ d6 X/ U) O  z8 rCurvilinear regression, 曲线回归6 P  m. I* t9 V* c$ s1 @. |
Curvilinear relation, 曲线关系
8 P5 P8 b/ \/ f, ^Cut-and-try method, 尝试法
0 M; E' W8 U1 J5 ]3 HCycle, 周期
8 l, v, H5 g' G# ^9 h: i- }! uCyclist, 周期性
0 K! h7 V9 l# W5 G. C- fD test, D检验8 \, Z% `5 p1 f- p1 J
Data acquisition, 资料收集
. \" {9 k' f6 [4 g5 Y. C, `9 o# ~6 yData bank, 数据库7 J2 ]* u$ p1 m9 e
Data capacity, 数据容量
6 o5 C) A7 z; |6 s4 U: OData deficiencies, 数据缺乏$ x( R* T" S9 M/ }2 A$ T
Data handling, 数据处理
" K) |) t) Z' J$ Y$ s; o: h. o1 lData manipulation, 数据处理. ?( ]$ P; w( S' ~
Data processing, 数据处理
" y2 o# R/ G, m" E' P; M+ aData reduction, 数据缩减- T" F, A8 b: y2 G/ C+ A
Data set, 数据集6 W3 s: I0 r2 Q$ L" _
Data sources, 数据来源
  N, \1 |- ~, D- o* Z; hData transformation, 数据变换9 B: \* Y/ q* p9 h- s( R
Data validity, 数据有效性. x+ _* m7 O$ _& x
Data-in, 数据输入
( _6 |/ I9 O9 c2 d$ Z6 TData-out, 数据输出, O1 b' G2 Q8 e7 h# W
Dead time, 停滞期
2 E* G$ U, p* `) ?Degree of freedom, 自由度
5 c7 z* D5 m5 g9 X* ^) d5 Y1 H# kDegree of precision, 精密度
( [  x- r+ W0 ?9 i* v, i; Y, [Degree of reliability, 可靠性程度
# V. c6 g4 Y$ f9 LDegression, 递减! U1 o& R" i* c9 [5 W" h: c" i
Density function, 密度函数0 U0 c" X4 X4 `! n. `8 W8 D/ u2 y! O
Density of data points, 数据点的密度
$ c1 N9 r9 e  h8 a) S3 BDependent variable, 应变量/依变量/因变量( c, G% |6 j+ m; I5 w+ P
Dependent variable, 因变量
* I5 S; Y8 d1 P6 M, u7 ?Depth, 深度* m3 ]' d0 x, W7 [7 X
Derivative matrix, 导数矩阵
& y' M5 H# g8 f0 P% `Derivative-free methods, 无导数方法- E/ p$ S, D# d  w. x; w/ C
Design, 设计
8 ^+ X' L# ?  [; P# M5 RDeterminacy, 确定性0 y. {$ r& `% s. I7 r; N8 g- N/ J3 I
Determinant, 行列式
2 F; D6 Q9 v. p+ ~Determinant, 决定因素+ U+ W4 _0 S. g' m9 x
Deviation, 离差, q6 r3 V7 V% f! p
Deviation from average, 离均差9 P# C8 z; N. ]- i- n
Diagnostic plot, 诊断图
/ a9 q; A- U/ T( r! [% S5 mDichotomous variable, 二分变量4 A8 A7 ?3 a6 M8 o3 i' m6 O# F
Differential equation, 微分方程
! E, Z/ D/ o, m: b: C# W& FDirect standardization, 直接标准化法
0 ?0 Z9 o2 T# \& N6 \Discrete variable, 离散型变量
0 B, ^7 p# E7 T- E) zDISCRIMINANT, 判断 6 {/ Q$ L- `) ^3 _* t5 i$ F" V
Discriminant analysis, 判别分析
& Z% W: w1 y6 q; g2 A& ADiscriminant coefficient, 判别系数1 K* J+ a. B0 o: q/ v! s1 x( p
Discriminant function, 判别值1 s; ^+ {) ]5 `  ~" i: }. o
Dispersion, 散布/分散度+ e' g% o' o, o/ i) g9 P
Disproportional, 不成比例的+ i7 r# `" {2 S, E7 j+ e
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
0 \! \6 t% F* n* IDistribution free, 分布无关性/免分布0 K7 r1 q5 M- F2 K: E1 ^# @
Distribution shape, 分布形状
8 L9 b, ]( R% f6 O. V6 l8 T# ~+ }Distribution-free method, 任意分布法
5 Q3 l1 _# E; x" O# RDistributive laws, 分配律* V- y( G4 @# A
Disturbance, 随机扰动项+ f% f- @* f# P. z7 ?! V: {
Dose response curve, 剂量反应曲线2 N+ b. J- I$ W: N
Double blind method, 双盲法. l9 |. h1 H) h% T1 f
Double blind trial, 双盲试验, N- y- @3 w9 Y
Double exponential distribution, 双指数分布: A. J) l. e' c: c% \6 ]& Q
Double logarithmic, 双对数$ w7 A) s& M8 I
Downward rank, 降秩' _/ W0 w$ }  W  D' P( {' u- h
Dual-space plot, 对偶空间图
, Q' p, @3 G5 I4 J* U7 yDUD, 无导数方法
0 [8 W& y/ _, h' o- y7 K# l: |Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
7 ~* b4 y  ?; z; x5 g) H7 u$ {6 UEffect, 实验效应
8 `: X4 d( U7 C. KEigenvalue, 特征值
) F! S% ~& e7 ]8 o, x1 \, f  _/ ?Eigenvector, 特征向量$ ?- s3 V, f; Z7 ?
Ellipse, 椭圆: i: {( \5 F% c! e( I8 h& O
Empirical distribution, 经验分布9 ?& X8 z4 i4 U! i" I* E
Empirical probability, 经验概率单位! x( G, u2 H4 V% T# e+ u# |
Enumeration data, 计数资料0 d! ^* C  g! |% r7 j9 f
Equal sun-class number, 相等次级组含量5 Y$ {" m; r7 Z' _$ o3 s
Equally likely, 等可能1 T% n( I" W9 z5 o9 W/ Y
Equivariance, 同变性" S( W% V1 \; K
Error, 误差/错误& J4 |/ L. ^% u" l4 @4 j
Error of estimate, 估计误差% i+ c" i1 X) r; ~. F  C  D; G. @+ [
Error type I, 第一类错误; ?+ Q: a! f# V' t, k
Error type II, 第二类错误  V9 d4 ?2 P4 ~8 V
Estimand, 被估量8 s! i. ]: n& ^6 f1 Z% y
Estimated error mean squares, 估计误差均方) O& X' ]7 o* M% y7 M2 x
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
4 Q" q& \; ]1 @1 aEuclidean distance, 欧式距离
2 {! i% K( e5 O* B4 i" EEvent, 事件/ s$ N3 y7 U4 ~' r
Event, 事件2 q, J, }3 q  y  Q/ I0 y+ O- l
Exceptional data point, 异常数据点
$ U- B' E  V4 O' \2 o* O8 HExpectation plane, 期望平面
& {& Y6 Z) P/ E: A( w4 _/ EExpectation surface, 期望曲面
% o! d8 K2 |4 w+ c  gExpected values, 期望值7 |$ E$ H# w8 l$ K/ G
Experiment, 实验
! u9 H( m4 x, s0 P/ t! gExperimental sampling, 试验抽样
- t3 k$ f9 U3 hExperimental unit, 试验单位9 J7 q+ S" Z& z6 b' T
Explanatory variable, 说明变量- w1 l6 m: ?, ]' T+ w. H
Exploratory data analysis, 探索性数据分析4 h* [& u' C7 w
Explore Summarize, 探索-摘要
3 n  Q: I: }# \* CExponential curve, 指数曲线! U( k. M5 Y" y( G1 }
Exponential growth, 指数式增长2 Q' P* ~6 X% i4 W4 ]/ v; U0 |
EXSMOOTH, 指数平滑方法
) b7 d% ^3 B7 F/ h! U$ H7 WExtended fit, 扩充拟合; e& c* c/ w8 s
Extra parameter, 附加参数0 T7 V" a% m! b% v. D
Extrapolation, 外推法
+ p' x; K* m" J) l% {* WExtreme observation, 末端观测值9 {; X; e0 ]0 L+ X* f
Extremes, 极端值/极值9 |% |, z$ g/ o1 _
F distribution, F分布  c- x$ O1 Z" X7 M, h3 @+ W0 z3 U
F test, F检验
0 o9 M/ g2 n& ZFactor, 因素/因子$ V( \9 q% y2 j
Factor analysis, 因子分析
' ^6 v  X9 b# l6 G7 A3 NFactor Analysis, 因子分析
0 P. D6 i# `3 b. \- e2 j. S/ YFactor score, 因子得分
5 n: E8 Q/ p& dFactorial, 阶乘
* X8 |& s& S2 H" n3 eFactorial design, 析因试验设计! I$ [3 B0 I: [' d  E
False negative, 假阴性
) L" |! }- ~; N: UFalse negative error, 假阴性错误
. @9 n, S" O8 D) KFamily of distributions, 分布族
4 A- K1 h4 C$ M3 d) uFamily of estimators, 估计量族
( [/ H0 h9 z) j5 UFanning, 扇面$ A2 q$ d6 P2 q+ D9 m9 Y  [5 L
Fatality rate, 病死率# s2 Z1 U3 H+ Z6 p* k, B  v0 d: h
Field investigation, 现场调查4 m) J( Q: z. G
Field survey, 现场调查
6 G* P. j  R' c+ @# [3 O' I& D; MFinite population, 有限总体
9 y- t! |* d+ K8 V7 A! a8 L% dFinite-sample, 有限样本
, i1 o; P4 Q7 H# O$ _7 ?1 JFirst derivative, 一阶导数
8 ?& U8 Q' n* |8 k" R+ u4 |First principal component, 第一主成分
& o  L7 C6 j7 V! S# G6 DFirst quartile, 第一四分位数
4 e3 h; P8 |5 K6 N. w) N) m' `9 {% sFisher information, 费雪信息量( g3 n' X/ P  Y6 k. J
Fitted value, 拟合值
1 @  t& v6 D( ~& sFitting a curve, 曲线拟合- I3 `, s7 ~0 y4 m. h" l9 H# w
Fixed base, 定基' o6 A9 H) t/ a  k0 l0 [  J! Y& z: r
Fluctuation, 随机起伏
+ L5 W6 g* q+ v5 X  J6 jForecast, 预测
8 n& t2 @$ z. N7 A; z5 W0 z0 _Four fold table, 四格表
' e3 G( O3 F4 Q) XFourth, 四分点
( w* K' B$ N9 l* |Fraction blow, 左侧比率, P& S6 q/ y; m9 [1 [$ v
Fractional error, 相对误差
" V2 K3 p8 s9 N9 p6 ]7 hFrequency, 频率% m& k, N, l- g( K: G; h' }$ ^1 @
Frequency polygon, 频数多边图+ t' O8 x5 R  h- L
Frontier point, 界限点
9 Q$ f4 d4 b1 s+ k$ \Function relationship, 泛函关系
% C. Q; I0 U' [3 u) qGamma distribution, 伽玛分布
, c$ [# _, b* ^! |, g' LGauss increment, 高斯增量
  w- f* T3 `  E+ l1 D$ ]Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 `* l1 b4 ^0 yGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量# _1 j0 i+ X, }+ d" ~
General census, 全面普查3 u' T( X& _" [1 t- g
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
: b: {! \4 Z1 u; ~8 [# S, \Geometric mean, 几何平均数' g6 X  j) R" X- a/ f
Gini's mean difference, 基尼均差# A, a4 w! i9 x& ]' W
GLM (General liner models), 一般线性模型 + \9 Z/ v. p- r2 s2 g8 w
Goodness of fit, 拟和优度/配合度+ ~4 A2 G, m! N6 M& M/ K6 `$ T
Gradient of determinant, 行列式的梯度) T: b4 a* N4 H5 n. n) `
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
8 e4 l( j0 H9 pGrand mean, 总均值" m' |0 ^- i' U7 D
Gross errors, 重大错误+ k/ A: T- {' l" K+ m- p) [1 r7 i
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
" O- n) D7 f9 Z3 S& O7 N. ?Group averages, 分组平均
& t) k' K: h8 j4 vGrouped data, 分组资料
" O1 N1 a% g+ LGuessed mean, 假定平均数
1 m/ b! X+ L" W- [) Z/ C6 \) h8 R- t2 \Half-life, 半衰期2 Z" l6 l3 Y$ A: P# @+ X7 H
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量# j' T% i& K  j0 o& m' b- v3 W
Happenstance, 偶然事件, K' L( T, D  e0 o" M+ _
Harmonic mean, 调和均数
- f' K1 y4 _: D4 q  v7 @9 y' _- WHazard function, 风险均数
, `& L2 E2 l1 X: Z: f# l: fHazard rate, 风险率3 }6 @$ g* v! q
Heading, 标目
, w* }* C9 ^6 w9 PHeavy-tailed distribution, 重尾分布) W% Z6 {7 w0 O% R8 r' C! S+ Q
Hessian array, 海森立体阵/ m7 t' l0 K5 @/ |; T8 O# z
Heterogeneity, 不同质
* T1 V3 W# i/ w3 L* DHeterogeneity of variance, 方差不齐   _" [' C* M2 _0 X, Q  m
Hierarchical classification, 组内分组: N8 Q& \* q( \& a
Hierarchical clustering method, 系统聚类法7 {4 N8 L1 N7 g5 K
High-leverage point, 高杠杆率点6 I1 X. i& U4 G+ s* K7 w3 p
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型. x7 V6 Y; u) ]) O/ @4 Q
Hinge, 折叶点7 p8 j2 w0 j7 w7 ?" ]
Histogram, 直方图  c. D  j) J( M  g* T' Y
Historical cohort study, 历史性队列研究
8 L6 w6 Y' ]) b' W' MHoles, 空洞& X2 P! Q% O. T% L0 G8 e
HOMALS, 多重响应分析
3 ^1 D% g1 A6 }2 F9 G# C' [Homogeneity of variance, 方差齐性/ n2 z& \* V' E% h6 p2 _
Homogeneity test, 齐性检验
) X+ x, M. y& L3 }( [8 mHuber M-estimators, 休伯M估计量
( Z* p! \% t3 A4 ^3 NHyperbola, 双曲线& G5 V1 j* W. b' C
Hypothesis testing, 假设检验
3 r2 h5 n9 N. ^& Z4 S# r# x4 z( h8 ]Hypothetical universe, 假设总体
1 ^, O' [3 V' n+ @. v5 W5 \4 ]Impossible event, 不可能事件
" V" p! S- v6 I6 Z% {% rIndependence, 独立性' W- ^, ^: L, O6 k  V+ U
Independent variable, 自变量
: q$ P0 M9 K$ @1 J7 f! ]7 zIndex, 指标/指数
7 @$ a, W' D  L1 S- ~4 \* d: T- dIndirect standardization, 间接标准化法( T, e, {3 q+ ]9 G2 G, Z
Individual, 个体
* V6 j  N' G0 o4 N% iInference band, 推断带
5 |5 F7 l8 y- Q. _& d( _Infinite population, 无限总体
* l8 `! q2 J5 a% w: H5 {, {Infinitely great, 无穷大3 K4 W& @" z  g4 _; x. u: p% d
Infinitely small, 无穷小( d% D1 C! T7 n/ Y5 y( z/ {
Influence curve, 影响曲线
, Y# g) z* c: S# R0 G, zInformation capacity, 信息容量
& K* h5 T8 J, W# \6 P# q6 wInitial condition, 初始条件/ T9 a) Z! B9 L) ~9 W3 c  k$ Y- C
Initial estimate, 初始估计值: a+ ]/ O1 W8 J2 W
Initial level, 最初水平
: w" x9 }7 ^! S( B* i) Z, MInteraction, 交互作用
7 Z! a) I0 M: X. R1 j" g# c* UInteraction terms, 交互作用项; i! A# j5 T1 Q0 z2 k
Intercept, 截距
2 a) i3 K+ Q- @$ q( a/ ?Interpolation, 内插法1 f" J4 `/ k' c/ F! D; n1 v
Interquartile range, 四分位距
! A( z( |5 C- P1 u9 b' @; }% H  V  e* jInterval estimation, 区间估计+ Q# A  l; k- o; `5 r( ]
Intervals of equal probability, 等概率区间
  z* v, K0 A3 ]; F7 U& H" NIntrinsic curvature, 固有曲率
# u# d3 u; ?2 T5 N' Y+ S* w. `, m* tInvariance, 不变性) m" I1 L- x' H( J. l4 e2 @
Inverse matrix, 逆矩阵! j8 X, Y4 O" u
Inverse probability, 逆概率5 O8 _! B4 D/ H5 j/ X
Inverse sine transformation, 反正弦变换6 C  d/ X: u; H% Y
Iteration, 迭代 " A: o8 s5 l  u+ y& {2 d
Jacobian determinant, 雅可比行列式
1 g$ r; F* ~) K" F3 f& a2 BJoint distribution function, 分布函数
+ y0 Y' i- W, j$ h8 u6 ], NJoint probability, 联合概率- z/ Z7 i3 p, C' d0 N
Joint probability distribution, 联合概率分布, d9 y' y, G# R4 \
K means method, 逐步聚类法# i4 |. n0 z7 i) F$ Q
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
6 C% Q# I2 _! \# X' ~% P( rKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图9 r6 w# X* E: G5 o7 X: v8 M' V
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
& P* F0 B* S! n* ^5 Z& rKinetic, 动力学% l2 x/ ?% J7 b: C. `
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验0 E& k% c: M# @
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 d: B8 W9 t- {3 K; P4 a) ^
Kurtosis, 峰度
' [6 j) @8 H* n: LLack of fit, 失拟. h1 m$ g4 {: o+ v' z1 \, T
Ladder of powers, 幂阶梯0 U' N5 h1 `' z5 d2 @9 ?% Q
Lag, 滞后9 C. @1 A3 S2 P" U* k- m* u+ T- m
Large sample, 大样本2 ?+ i/ B2 I: b8 e/ i/ c% f
Large sample test, 大样本检验$ |2 `% a4 C, J' g: f' f5 x
Latin square, 拉丁方  w- ~  Z5 N, G& d  h7 @3 Q/ N
Latin square design, 拉丁方设计
# }  Q6 P, P/ j5 v( h) H; ZLeakage, 泄漏( T. j( w- }8 X0 Z8 P) o" P
Least favorable configuration, 最不利构形
+ k' Z! x4 X9 P) ?# ALeast favorable distribution, 最不利分布
$ E5 ]0 z( J) F$ ]Least significant difference, 最小显著差法
1 w- q+ ?% J& i# d2 Z2 |- [6 M6 |3 X  dLeast square method, 最小二乘法
- W) d% U6 j, I( wLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
$ M% K% v% I# S8 x- d$ QLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
$ R0 B% f: \0 NLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线- L, s" h3 C( p# d
Legend, 图例
8 d; h6 w# d& Z& S3 `L-estimator, L估计量
% W: o! Q/ @% N2 D2 K6 }9 rL-estimator of location, 位置L估计量
1 L# ~+ A0 k* r$ `) z3 rL-estimator of scale, 尺度L估计量" j0 ~" D/ D1 m6 s# q
Level, 水平$ k, H1 Q+ {: d  h) R$ y
Life expectance, 预期期望寿命9 F( w/ Z/ E+ a. g1 c3 F) L1 ?4 f
Life table, 寿命表* v! c& M: Y3 H
Life table method, 生命表法: x6 t$ M, p* O9 l2 g
Light-tailed distribution, 轻尾分布
8 s' W" D& d1 Q0 g. u" o$ [Likelihood function, 似然函数( J. T& Z* {# K
Likelihood ratio, 似然比& H" H  X3 V  N; V9 n
line graph, 线图! O) u$ W! z8 {: b* Q# m
Linear correlation, 直线相关: ]- l( f3 ]3 @3 x
Linear equation, 线性方程
+ k, p8 C0 K5 T4 ~% W/ j8 dLinear programming, 线性规划
1 y2 ^! }) g# r2 C# X( }9 Q/ u" lLinear regression, 直线回归3 U5 Q6 J1 H  b" t
Linear Regression, 线性回归+ C0 i, t! |+ |9 \- b( t. m8 t
Linear trend, 线性趋势
) I2 ], o/ D! A2 e6 }! D2 e% xLoading, 载荷
8 s, |/ _' D/ \6 o4 kLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
" _4 Q- Y) \7 l. G: u, fLocation equivariance, 位置同变性
7 `" y7 e1 R' Z0 F( @Location invariance, 位置不变性
+ ?. @& O1 I5 M1 w) I1 e3 P3 MLocation scale family, 位置尺度族
% l) p: O: l" {7 D6 }; t; nLog rank test, 时序检验
+ n' K$ T- ^; Y  O4 `Logarithmic curve, 对数曲线
" a  b# t& d( V( GLogarithmic normal distribution, 对数正态分布7 v6 A& F) H. B% d' p) j' o: M
Logarithmic scale, 对数尺度" M2 R+ _, J/ K' d
Logarithmic transformation, 对数变换
5 H0 g8 T! X4 h; X( dLogic check, 逻辑检查
# ~1 X9 d& ^: R5 N* MLogistic distribution, 逻辑斯特分布9 I: Z+ ?2 R3 J6 {2 {
Logit transformation, Logit转换6 l4 |( P! P8 s8 m0 l& Q! ^" i5 b( O
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
  M" o, ], w+ L! U6 tLognormal distribution, 对数正态分布
. Q+ e" e' k! _Lost function, 损失函数. `# q7 k9 \( N
Low correlation, 低度相关& _6 K" A* x7 s8 Y
Lower limit, 下限4 `- ^: T2 ?; M. q* d# x
Lowest-attained variance, 最小可达方差! Y6 D" a: v! h( y1 }* z
LSD, 最小显著差法的简称
& K5 @0 R5 r+ n# YLurking variable, 潜在变量1 q% w/ m. t7 }# ]1 b/ F. O
Main effect, 主效应
% B8 ?" o" b" {) IMajor heading, 主辞标目7 W) f. E& c  `
Marginal density function, 边缘密度函数
* L, ?" i3 e9 q6 m5 eMarginal probability, 边缘概率2 a$ ~# Q+ D7 G0 a( u+ |
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
9 G$ E; q. a" u+ Y, s/ `Matched data, 配对资料
* w! \. `/ E/ }# p) k1 l- zMatched distribution, 匹配过分布) i& _% k0 T  P5 u/ c2 u
Matching of distribution, 分布的匹配% H& G2 n$ Y+ G9 k: \+ T
Matching of transformation, 变换的匹配
8 c9 \- U7 U& p  P" BMathematical expectation, 数学期望1 f# G$ I- m0 ]9 G0 M/ G9 ]
Mathematical model, 数学模型
% l. z; J! g9 bMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; ]# d" Z7 G7 [, |, Z+ O: n3 m/ {Maximum likelihood method, 最大似然法6 o6 D1 V, v7 ~
Mean, 均数% G: x7 ?7 R4 g) F2 s# `5 O: B
Mean squares between groups, 组间均方
5 P# @7 e3 ?* K! B/ ~Mean squares within group, 组内均方
6 O# }8 z& p0 U/ O+ P/ V2 K  d, q# xMeans (Compare means), 均值-均值比较
' W# i* z6 v2 Z/ Y6 DMedian, 中位数0 _- U+ y4 K$ @# p( J6 [) C
Median effective dose, 半数效量+ R4 L# E9 p2 K$ I
Median lethal dose, 半数致死量
3 ^# ]* F/ s0 N. B9 ?Median polish, 中位数平滑
, m/ A7 s, h% X  a! K" ?Median test, 中位数检验! K" w$ H: \( [
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
8 p/ I4 X. o" I, Q6 {Minimum distance estimation, 最小距离估计
7 J" M# d- o; f, pMinimum effective dose, 最小有效量1 w% F. r' z( u1 F  @
Minimum lethal dose, 最小致死量
: P9 z- y' }6 W: g* W3 ~: HMinimum variance estimator, 最小方差估计量! ]3 X) f: ^6 }3 M4 V, f* ]+ s& P7 e
MINITAB, 统计软件包
  y1 X! S6 h9 g. n7 NMinor heading, 宾词标目0 P0 z. b+ t" }
Missing data, 缺失值- P, P! ^4 ?( [/ G4 e
Model specification, 模型的确定
! ~1 M- ]4 ]8 y$ a  ^& D2 L5 \Modeling Statistics , 模型统计% W, D3 C% l4 w: _# j, {* T
Models for outliers, 离群值模型9 I9 }- U2 }9 R1 V6 }, M
Modifying the model, 模型的修正* X! v4 p+ z% ?4 H
Modulus of continuity, 连续性模
. E1 k7 L2 L( R3 a6 @Morbidity, 发病率
) T! w( h6 d# d( J( lMost favorable configuration, 最有利构形
' l0 C  `3 M, C$ V0 YMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度, O; n+ A( u) f5 ]# T, s
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归! {- [) c; _! T
Multiple comparison, 多重比较/ b2 o1 y4 l+ B4 K( i' f
Multiple correlation , 复相关' @6 }0 Q  t6 Y/ H; `+ k! j
Multiple covariance, 多元协方差
: B9 k$ E) B5 n7 k7 vMultiple linear regression, 多元线性回归" L: l; n1 U. E0 S5 U3 k8 v6 s
Multiple response , 多重选项$ F/ K! R, [7 t
Multiple solutions, 多解6 B, p" V) U3 p7 @
Multiplication theorem, 乘法定理% ?  u* y( j4 K0 ?( ^) @2 s( Q
Multiresponse, 多元响应2 g) k! Y, @1 X
Multi-stage sampling, 多阶段抽样' k' ]. b' x( ]+ X
Multivariate T distribution, 多元T分布
" r, A) q0 \9 `1 H+ b  u; w* J( H' `Mutual exclusive, 互不相容
" H0 R  u0 V$ {$ Y# d" o8 FMutual independence, 互相独立( I9 |# B0 V) [9 D. V
Natural boundary, 自然边界
: D$ @- M, U% u; d3 B; UNatural dead, 自然死亡2 ~8 l* M1 p: \, u$ P/ k
Natural zero, 自然零
* }( p& X* T" ^7 L' d, w2 kNegative correlation, 负相关
4 ]0 z* K( o3 a. @: _6 d2 |Negative linear correlation, 负线性相关! m# i  ~  H1 ]
Negatively skewed, 负偏
; {+ ]; C  c6 y% _Newman-Keuls method, q检验5 j6 n/ b$ |3 q
NK method, q检验
9 h' Y# b" s& v/ R$ y' ^No statistical significance, 无统计意义8 E- s& n! G: G
Nominal variable, 名义变量5 y9 T3 C% L; O0 y: N2 n; i' M: P5 B2 s
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性6 q9 A/ o+ E+ _. R" t/ @
Nonlinear regression, 非线性相关
1 A) {" y2 s0 o1 ]0 t, ^% jNonparametric statistics, 非参数统计( ?6 n9 q- B7 ^% h3 I3 U4 K
Nonparametric test, 非参数检验& Z% x3 F4 W7 V
Nonparametric tests, 非参数检验- V, T; X* ~9 M" z" w
Normal deviate, 正态离差
4 t. x% I% j: X6 K& M/ ENormal distribution, 正态分布7 J# U! u# h  @0 J+ s
Normal equation, 正规方程组6 B, B" S7 R4 e# t, V( Z" X/ m
Normal ranges, 正常范围6 e6 g' s. T( z) |
Normal value, 正常值
6 Y  Z, Y. V# r: M1 m2 \6 dNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
0 c5 b, \+ b7 z6 cNull hypothesis, 无效假设
& m# f* l3 |; [* t% ]9 KNumerical variable, 数值变量
8 @& u. z7 Z4 S% SObjective function, 目标函数
2 R% J  @6 X/ F9 g$ A* I: R) M  QObservation unit, 观察单位" `  U9 Q$ h" A8 s5 u* D* \
Observed value, 观察值
! \  M" |& V0 E! `One sided test, 单侧检验* ^6 {" J- m6 l# H
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
6 A. K8 d2 e6 x4 `Oneway ANOVA , 单因素方差分析
) |0 m7 E4 x0 I; o2 eOpen sequential trial, 开放型序贯设计
8 a: F" ?  F6 N8 x+ D: t3 u4 S% |Optrim, 优切尾# @2 L# q0 l: _- `, B5 p
Optrim efficiency, 优切尾效率
+ s8 W: d- r4 gOrder statistics, 顺序统计量" f5 g8 ^8 i% ]  o8 H% _6 e) Y
Ordered categories, 有序分类0 z0 d0 X( R7 F* @0 T/ ~) a9 T1 |7 D
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
5 p+ f2 @! Z# u- U) ZOrdinal variable, 有序变量+ W1 F! O* ^( c9 m+ n
Orthogonal basis, 正交基- n* h. B4 f9 Z$ b/ f  T
Orthogonal design, 正交试验设计
! A( C# g' x( C0 t$ u$ o) KOrthogonality conditions, 正交条件& s* [& l7 S4 D% U. Z" s
ORTHOPLAN, 正交设计 9 d4 ^  ?. J' |2 ^. ]% p$ k) ~
Outlier cutoffs, 离群值截断点  B  p3 |+ J) h, A7 N& j
Outliers, 极端值) ^2 ^2 l3 }* p4 o
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 # _5 J1 g7 m, s( O6 L. D6 {( m
Overshoot, 迭代过度
' |4 n, b" Q* L+ z0 H9 _" ]( `( `Paired design, 配对设计' ^) q* v8 K8 b- I
Paired sample, 配对样本
/ }1 c# p9 i& \/ bPairwise slopes, 成对斜率7 U0 I% q) O* d% p, s2 W
Parabola, 抛物线2 e/ t7 P; y$ ?9 ]9 F) W3 [
Parallel tests, 平行试验
2 |2 V4 W1 |2 `' o" U2 W6 uParameter, 参数
) _9 L" G: S$ |Parametric statistics, 参数统计$ r; D5 g/ S, x1 g
Parametric test, 参数检验* F3 |6 d/ a$ A1 c
Partial correlation, 偏相关, {& I/ J( W, ]
Partial regression, 偏回归
% k& `% E1 r/ ?+ r+ F: IPartial sorting, 偏排序& A$ V( c' O* H( z& i/ ~9 m! y/ {
Partials residuals, 偏残差9 `; p  v7 W, x  P2 a
Pattern, 模式
0 G0 V; g, |  b, m) S8 R, e" CPearson curves, 皮尔逊曲线
" `# a: W8 w, C: GPeeling, 退层7 k; ^- h: y7 D; D) X
Percent bar graph, 百分条形图( ~7 B/ x! y+ X" C4 J, k$ S2 V/ n
Percentage, 百分比# O6 i- ~7 }' U0 j7 |
Percentile, 百分位数+ z! k' \% |' \' F
Percentile curves, 百分位曲线# g5 S8 |2 v: t6 s; k
Periodicity, 周期性, n) G0 q: t6 q4 V3 }7 k) {9 R
Permutation, 排列
& M7 f8 X9 A' LP-estimator, P估计量7 _/ V' y. z) c' Q6 ]$ E
Pie graph, 饼图' j3 H0 _+ _9 Q
Pitman estimator, 皮特曼估计量/ M+ c5 P* M' o
Pivot, 枢轴量
( W9 {3 K& Y; D6 o9 DPlanar, 平坦0 i7 l; Z1 g% t
Planar assumption, 平面的假设& ^& ?! r+ O7 U& ^
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
4 V* h4 i( V) U! Z( V5 u( ~Point estimation, 点估计* {, H0 Q! E6 s" _  q
Poisson distribution, 泊松分布3 C# N0 X( [5 I) s
Polishing, 平滑
) D2 y5 S/ w2 t& n- wPolled standard deviation, 合并标准差3 {5 g0 S% p4 G: |& X/ T8 H6 [
Polled variance, 合并方差
5 Z5 {3 y/ G2 O$ U! i5 oPolygon, 多边图3 G  P' z: j8 Q* U5 h
Polynomial, 多项式
3 n' Z" I& {1 qPolynomial curve, 多项式曲线# L( C" n( q+ [! A( R: `# X+ E9 x
Population, 总体. G& F; @  u2 G0 m
Population attributable risk, 人群归因危险度7 \# _% U/ L0 F3 c# N, r
Positive correlation, 正相关# K! a3 ^; T* p2 p. v
Positively skewed, 正偏, b$ v+ q' d  Y# r3 e3 y
Posterior distribution, 后验分布) ^  c6 V; @+ O/ c8 g
Power of a test, 检验效能3 l7 A; Z; l3 }# R/ B+ N" e- `* y
Precision, 精密度  Z5 ^$ X" a3 m6 `
Predicted value, 预测值" l& J" |  u, o8 Q
Preliminary analysis, 预备性分析
6 v) j  ]& H3 ?& Y( o9 s: A" j& NPrincipal component analysis, 主成分分析  i3 X! x8 E# V  v3 [
Prior distribution, 先验分布
0 s& G- ?! z' X+ v) f0 KPrior probability, 先验概率
: C3 R; s3 V' m! f4 [+ x! eProbabilistic model, 概率模型
& A7 r1 f% `( q3 A2 q6 i2 z1 `probability, 概率- c# l  A+ W& ]% W, c* U$ F
Probability density, 概率密度
9 m" C. V( E% X4 Y- U/ jProduct moment, 乘积矩/协方差$ s1 ~/ l0 p& p- q5 R2 r% q2 _
Profile trace, 截面迹图6 s6 J% z1 o) w! ~3 v
Proportion, 比/构成比
- `, a. ^' [& VProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% o/ n; ^/ ^" r8 `0 d7 BProportionate, 成比例
3 m+ g8 ^7 X  K  BProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量' r& X3 o; v1 J4 H8 F: f. b
Prospective study, 前瞻性调查
- F. |  y) Y& y6 i# R7 s. rProximities, 亲近性
% f& }) X: P$ |  c! \, Z- M4 YPseudo F test, 近似F检验
0 B) B! c& E8 f9 X  CPseudo model, 近似模型, ~1 f) }, V$ S  L
Pseudosigma, 伪标准差
; E+ S' x" x+ ^( R! @. q! \7 xPurposive sampling, 有目的抽样" @  h% v( Z# c% |# m* ~6 \
QR decomposition, QR分解
  i: {1 L8 a9 H2 iQuadratic approximation, 二次近似$ h3 {) T7 ^7 J
Qualitative classification, 属性分类
& E$ C# C5 N: R' S( }' i# jQualitative method, 定性方法
6 _4 o' M- {7 J) ?Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
# K7 O1 J$ K/ OQuantitative analysis, 定量分析
9 L: @5 B( d1 R6 U1 i0 \: hQuartile, 四分位数
) j1 C: H) D$ [4 V$ ~+ EQuick Cluster, 快速聚类* |4 x: |; p9 e
Radix sort, 基数排序, |# E; S# F4 b2 O! F. O
Random allocation, 随机化分组
* b' M, B, ?* B! z8 P- M+ vRandom blocks design, 随机区组设计
# @/ A7 [: o) n; TRandom event, 随机事件: F+ J& j5 |# |
Randomization, 随机化
  I# P: f' R7 l  y! Z3 CRange, 极差/全距
. B9 s6 ^! }2 a+ t7 m/ ORank correlation, 等级相关
4 ~( d5 e: r' aRank sum test, 秩和检验
9 F: m+ q2 A: ?4 MRank test, 秩检验& {" E1 R- y7 D6 f" x
Ranked data, 等级资料
0 F( r$ f4 @" a- p- M3 N$ W$ |9 HRate, 比率
6 V0 k7 o  D+ L! v% R7 ERatio, 比例1 `, _" \4 |- V& v& m5 @
Raw data, 原始资料
/ M5 `7 |$ y4 t) y: {- K8 LRaw residual, 原始残差
; d5 ?# W: D) M2 oRayleigh's test, 雷氏检验9 Y# h7 {( h% C2 f5 e. L: P- Z
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
2 G7 k( m! o% j% [8 W# }0 PReciprocal, 倒数$ X/ V  u7 Y+ `5 C/ H, o0 W4 g
Reciprocal transformation, 倒数变换" R5 ^8 v2 p. G# A, W0 d
Recording, 记录9 j1 t9 {" G* |
Redescending estimators, 回降估计量  F/ S! h' {4 K. C$ k+ t
Reducing dimensions, 降维% g9 g* X0 I: [9 i7 m; A
Re-expression, 重新表达
# ]1 O# K( o1 x- UReference set, 标准组
: N8 f% u: f' P. q7 R6 kRegion of acceptance, 接受域) F7 Y9 W3 ^% P+ K
Regression coefficient, 回归系数
7 j- S; F: A% u0 u& ERegression sum of square, 回归平方和% t" k+ A4 o  y5 P5 ^) p
Rejection point, 拒绝点4 N. `2 {) D7 c
Relative dispersion, 相对离散度
6 o4 m( A- R+ o0 k. z) gRelative number, 相对数' h$ W3 f9 ]: q4 S% s+ |1 |
Reliability, 可靠性. S) B: Q5 B+ s1 E& [0 b, T) v
Reparametrization, 重新设置参数: ~! K/ W' ~/ r0 F9 ?
Replication, 重复
5 f# b3 g) N+ d# QReport Summaries, 报告摘要
$ I) t# Y4 W; AResidual sum of square, 剩余平方和+ P/ K+ Z+ q* o( c5 ?2 X; J& S! R
Resistance, 耐抗性' L+ I; j* l2 g. Y. h3 b4 S6 Y
Resistant line, 耐抗线
2 c+ D  r0 F% X" S5 Z" t2 Y# \" WResistant technique, 耐抗技术# Q5 }5 X4 ^# p
R-estimator of location, 位置R估计量8 H9 h  G- p% L/ Z2 P" l2 g
R-estimator of scale, 尺度R估计量' \& r$ A1 n7 r+ Q2 [  U' ~* k& ]5 p0 S
Retrospective study, 回顾性调查/ _- l* `6 O8 x2 g: {, g# @
Ridge trace, 岭迹
7 J/ t; D* b: G% t: I1 MRidit analysis, Ridit分析8 a3 R' E  ?! }" N' n
Rotation, 旋转3 M; p. t$ y  j
Rounding, 舍入
& h" ]/ C2 C6 P: e6 t1 l9 fRow, 行
- I. K% u  K( p# w3 c2 wRow effects, 行效应
8 B3 G2 E% z0 q0 uRow factor, 行因素. ~" g1 h( g' |" i! W" e
RXC table, RXC表6 i7 J6 I. g- Y- x
Sample, 样本: L; V5 G% V: t8 ?" o
Sample regression coefficient, 样本回归系数
. o+ i1 }4 d: J2 [# R8 HSample size, 样本量
, D3 K$ x% z' E' B$ Q8 j7 g9 F1 c/ ]Sample standard deviation, 样本标准差
( x! o; X! q& v) FSampling error, 抽样误差
6 r3 R" I8 _, R) f+ ~SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包! B5 y( F3 F0 N
Scale, 尺度/量表
3 N. a  [# c. N) ^7 h& w/ sScatter diagram, 散点图
- q" n  r5 _8 L- p( J5 R. gSchematic plot, 示意图/简图
6 G9 e/ B1 i% ?& H3 ~Score test, 计分检验0 A" h  Q2 i, J9 Q# ]' \5 e
Screening, 筛检- z, ]* I. N- w" W4 v
SEASON, 季节分析
* G; C% K+ V1 L- c9 X( i' s2 sSecond derivative, 二阶导数7 Y+ O( q& ?* g) k
Second principal component, 第二主成分5 G" f! F6 q" H4 D
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 # e4 }* J! Y8 Z0 d& J
Semi-logarithmic graph, 半对数图/ m7 T2 I' ?/ \! n
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
0 D# m1 s3 k" ?$ ~% cSensitivity curve, 敏感度曲线$ Z+ x' T* Y7 m5 q/ B- j
Sequential analysis, 贯序分析% K  R; h8 j8 T8 |  t5 T2 M
Sequential data set, 顺序数据集
/ ?4 `3 C" e2 _Sequential design, 贯序设计
0 [! L; C; ?- Z' U5 o  ZSequential method, 贯序法" C. ?$ r; g5 u: |3 K1 g
Sequential test, 贯序检验法
3 m4 F, Z4 w* B& |( J% S# YSerial tests, 系列试验
2 b. E& \/ b+ f& t" C: y/ WShort-cut method, 简捷法 $ w: Y9 H" F3 G2 Z5 |7 x
Sigmoid curve, S形曲线
" g$ r4 T0 m# H! iSign function, 正负号函数8 E% @. u  X% `! Q
Sign test, 符号检验
# x4 n- ]* H/ s  RSigned rank, 符号秩7 }) J9 Y* u' `0 W  ~$ M9 U+ L2 v1 Y
Significance test, 显著性检验0 ~  p6 [' R& i5 A/ p  W" f
Significant figure, 有效数字
  @# W  M. o8 W- J7 I4 s$ F; x/ oSimple cluster sampling, 简单整群抽样5 p, `4 R! Z2 e$ z0 p6 g- G! O
Simple correlation, 简单相关
3 A% ~4 c8 g  r  [; |Simple random sampling, 简单随机抽样
  d$ v0 w: u8 R- wSimple regression, 简单回归
' u* H, x3 P: g& h2 _- B, J  ~simple table, 简单表3 U8 S% ^' ]1 o4 @
Sine estimator, 正弦估计量) g: a$ @/ d; n' N4 B
Single-valued estimate, 单值估计/ t/ A/ _9 G/ y3 s
Singular matrix, 奇异矩阵$ r) D$ f1 P& Z# k9 l" T  P
Skewed distribution, 偏斜分布
) o  N" o' d1 L& b4 N! w' ]Skewness, 偏度! Z1 |, M: j! M0 c
Slash distribution, 斜线分布
' X9 F' z4 Z% g/ a2 |' h1 K7 nSlope, 斜率& O, R0 _  n$ |& K" m6 N
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验/ W' X2 y+ e0 D
Source of variation, 变异来源/ _/ p; B/ K0 E9 `4 W0 k6 J2 ?
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关! _2 o; }" L; V- T* V
Specific factor, 特殊因子1 G6 o( X- }# d( ^4 @$ E6 u
Specific factor variance, 特殊因子方差& z9 E4 z& g0 I' Y+ K2 ]
Spectra , 频谱
5 R5 T0 P) M. J( i* m* k0 [0 GSpherical distribution, 球型正态分布
- V0 p1 x  b& m, @1 D* nSpread, 展布' B; L; y' N/ `: {3 m9 S
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包4 l8 b7 t# |% F& J2 P& @: _
Spurious correlation, 假性相关8 R+ P3 v% e3 S5 l" `' ]5 H9 f
Square root transformation, 平方根变换
* M: z. v2 I9 g: a0 P6 dStabilizing variance, 稳定方差
$ M; }) J' Q6 kStandard deviation, 标准差
2 p( j8 E# s' n$ r7 R8 S5 OStandard error, 标准误: {. @: r# V" z% j* U6 x/ \
Standard error of difference, 差别的标准误
; ~: t5 y9 r" h1 \Standard error of estimate, 标准估计误差; P$ v! x3 e1 D
Standard error of rate, 率的标准误. F3 g. Z7 W; u7 ]; Y
Standard normal distribution, 标准正态分布- e$ S* m; H  r2 r9 J+ i
Standardization, 标准化( F# ]% Z0 @4 n
Starting value, 起始值0 Z' |0 C$ W! J% [
Statistic, 统计量
1 R) [9 H3 o9 d7 S# RStatistical control, 统计控制
* |5 s; c* X8 J2 PStatistical graph, 统计图# m4 U% T6 a  v
Statistical inference, 统计推断& ?1 v. Q: V# l% c5 ?' W
Statistical table, 统计表
" J6 l0 ]8 J- ?# R4 O4 x( p. S; eSteepest descent, 最速下降法# Y* G2 a# z- M6 F  {# t( N
Stem and leaf display, 茎叶图! J. K- T0 v7 p& P- T5 [! w0 f
Step factor, 步长因子
. F$ X% S( y+ LStepwise regression, 逐步回归8 @; q% j, X  D  I
Storage, 存
$ h; m& P0 i4 e5 D8 D* NStrata, 层(复数)
3 E) _2 ?, @6 }; N9 x/ i9 Q( AStratified sampling, 分层抽样
8 w# z5 l  S5 _Stratified sampling, 分层抽样  n! u1 X. ?" a* }
Strength, 强度* K7 L- q$ P0 c# J4 \% |$ z9 f
Stringency, 严密性7 v! W4 V5 }- F3 \0 }/ B9 ^
Structural relationship, 结构关系
' C# {! B7 c3 B. _3 bStudentized residual, 学生化残差/t化残差! G! r" l1 {  ?/ ]8 a
Sub-class numbers, 次级组含量. Y$ b: a1 j& |2 }) E* m
Subdividing, 分割' s+ E6 z( R" X8 V: ^3 ~7 ~
Sufficient statistic, 充分统计量
3 h( p6 ?& ^( e, ]! [- G) PSum of products, 积和
# L5 o7 p' g) B; nSum of squares, 离差平方和
8 f! t& ^4 j7 q3 mSum of squares about regression, 回归平方和
4 l" ~$ \  z$ h( OSum of squares between groups, 组间平方和
! h! g. C& y. F  L- tSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
# u0 L' }* O3 @4 }. T  mSure event, 必然事件
8 _/ y$ b0 I8 Z/ k( S- XSurvey, 调查& y6 R: ?  ?. O
Survival, 生存分析
7 L0 M- B0 p3 c6 GSurvival rate, 生存率0 T6 u& a2 W& P
Suspended root gram, 悬吊根图
8 h0 A% m0 I1 jSymmetry, 对称+ C) m  ~, w5 _
Systematic error, 系统误差8 l8 j) Z# V( D/ i+ M( B8 A* a9 y
Systematic sampling, 系统抽样
& ~7 q4 d" C/ pTags, 标签0 o; K; s( O5 X5 J6 p  q3 X
Tail area, 尾部面积9 I+ P4 u8 }4 f; R9 s) V
Tail length, 尾长
7 _9 J  E8 c4 |) C# fTail weight, 尾重
& d/ L5 j0 c" h* o- s3 zTangent line, 切线% @# r9 ]6 y0 W- B9 `
Target distribution, 目标分布8 ^" n2 i2 [8 C7 E+ h( i1 f
Taylor series, 泰勒级数
/ R3 q# [: A. s' ^/ v0 XTendency of dispersion, 离散趋势) W1 |5 b7 \0 F& a* q" l
Testing of hypotheses, 假设检验* r7 i+ Q  v3 y8 o
Theoretical frequency, 理论频数$ j2 z  ?" x0 O* Z  H; v' [
Time series, 时间序列
! b0 a, F, v& l  ?( ]* iTolerance interval, 容忍区间
1 z2 Y  I% a: t8 x* J/ B+ _8 [Tolerance lower limit, 容忍下限
. y, U3 b# W' Z  @5 _, L" ZTolerance upper limit, 容忍上限
+ l- H3 n/ Q5 aTorsion, 扰率, W) `1 k. O7 w' F/ x* m
Total sum of square, 总平方和0 Q; i8 o# h/ w( V# u  X
Total variation, 总变异2 ]7 S. B2 c9 K1 j; l; P1 D5 j- P
Transformation, 转换
- P$ o( L  z1 c0 o8 FTreatment, 处理* k7 H- |3 E8 z( ]% M4 W; t
Trend, 趋势
! r- [4 @0 D  t0 }0 Q$ @6 hTrend of percentage, 百分比趋势; L# Q  l1 Z, H* N
Trial, 试验) u& w0 x8 Y: I% o
Trial and error method, 试错法. t! m2 U! U2 ]- U. u0 j* F
Tuning constant, 细调常数7 Y; c! r2 Z; u$ O3 {- ]% U! u
Two sided test, 双向检验
! ?( F% M3 v+ H: U: RTwo-stage least squares, 二阶最小平方
+ l5 a: J! X$ N) E" S) y+ o7 H/ TTwo-stage sampling, 二阶段抽样) q5 t! m" ~& x: A4 L3 F
Two-tailed test, 双侧检验
3 \( R1 j) B6 ]3 {4 E' }( I* uTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
( Y( @4 s' r( W" x" u( kTwo-way table, 双向表9 k' q6 w& V1 z3 Q+ z
Type I error, 一类错误/α错误$ D6 W+ f4 u( p, v
Type II error, 二类错误/β错误# n5 R, n1 m' x2 ]2 j0 c
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称& E8 v+ u) `; R: C4 [1 |3 O4 [0 W
Unbiased estimate, 无偏估计
- e6 T9 M* {: k+ l! v2 f" l$ Q6 Q6 ?Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
: c, ]! g8 G! F, bUnequal subclass number, 不等次级组含量
2 @. T, u$ V9 D% L6 FUngrouped data, 不分组资料
: u- W0 [" ]- s+ I7 u5 @, aUniform coordinate, 均匀坐标
7 j: n$ u# T1 g4 N  r4 Z4 sUniform distribution, 均匀分布
( c& s) g6 t! L* sUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计2 u; j' N& T: P9 K5 u
Unit, 单元$ t" H' A+ k4 [; R7 Y
Unordered categories, 无序分类
3 r7 M: m6 x& n) v. L( H- zUpper limit, 上限8 P) K( q5 `" t' J4 l  K. Q4 o& M
Upward rank, 升秩& N) `! Q/ E2 O+ v- H+ r8 a
Vague concept, 模糊概念
" k# B: h+ e% S* s) b: |: {Validity, 有效性5 I5 U& W1 e+ ?3 Z( G
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
4 y* ~( N8 F1 j9 w3 |Variability, 变异性
! I2 m8 g3 t, D' Z- U5 ]Variable, 变量" P. x" a8 B6 ]' p* E
Variance, 方差
3 r# ~4 \0 a5 C- O7 p3 rVariation, 变异
/ m9 [; [: S, |6 g: uVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转1 l( l- @. {: f  A% C
Volume of distribution, 容积
& ^, C/ p1 q" }/ `W test, W检验, X+ n8 z6 S( G; L- q
Weibull distribution, 威布尔分布
* S& p+ |1 l& i, Y. y- eWeight, 权数
. J1 M! m0 ]; QWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验* K( W# z9 L) t# G6 X* [
Weighted linear regression method, 加权直线回归
1 Z7 ~' l, a' t  I6 iWeighted mean, 加权平均数
! F- N# l+ x2 e! A% }1 PWeighted mean square, 加权平均方差
" B$ m5 v6 ?* x$ [& y! @0 m: J7 u* g6 ~Weighted sum of square, 加权平方和
" |1 O% R' s- q' H3 wWeighting coefficient, 权重系数
* v- d6 B: L7 o* G* ?7 h% K7 \Weighting method, 加权法
: H+ V) k4 R# `# h! R) lW-estimation, W估计量1 @6 I  W: \" o) _7 T" b: |) \+ f
W-estimation of location, 位置W估计量( u' M1 C8 r3 A: W  D1 Q2 {
Width, 宽度
  D4 Q# {+ }9 p0 ^% C" ~5 |0 `Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验# G: m4 e5 a3 B) K; L! [+ k
Wild point, 野点/狂点  o* l: C+ f) F" y+ j
Wild value, 野值/狂值
) c5 V# i! {  G6 P% S: rWinsorized mean, 缩尾均值& B: y) `& R' A( E' C
Withdraw, 失访
, S4 ^% v2 z, b1 `9 O6 MYouden's index, 尤登指数* a( L8 G8 G& g
Z test, Z检验
3 f" K0 N0 \- h" eZero correlation, 零相关+ z8 |. P" W: @
Z-transformation, Z变换

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